河流水质污染中的反问题（Ⅱ）

继续讨论了一类半线性抛物偏微分方程的反问题，在一定条件下，得到了问题的解的存在性，唯一性，并给出了近似解法。     

一类正规矩阵的反问题

In this paper, we consider the inverse problems for a kinds of normal matrices. Some necessary and sufficient conditions for existence of solution of these problems are given. The expression of the general solution is given.     

Inverse Modeling to Quantify Irrigation System Characteristics and Operational Management

Remotely sensed (RS) data is a major source to obtain spatialdata required for hydrological models. The challenge for thefuture is to obtain besides the more direct observable data(landcover, leaf area index, digital elevation model andevapotranspiration), non-visible data such as soilcharacteristics, groundwater depth and irrigation practices.In this study we have explore the option of using inversemodeling to obtain these non-RS-visible data. For a commandarea in Haryana, India, we applied for the 2000–2001 rabiseason a RS-GIS-combined inverse modeling approach to derivenon-RS-visible data required in the regional application ofhydrological models. A Genetic Algorithm loaded stochasticphysically based soil-water-atmosphere-plant model (SWAP) wasdeveloped for the inverse problem and used in the study. Theresults showed good agreement with the inventoried data suchas soil hydraulic properties, sowing dates, groundwaterdepths, irrigation practices and water quality. The deriveddata could be used to predict the state of the system at anytime in the cropping season, which can be used to evaluateoperational management strategies.     

ISTR在部分柿属植物种质鉴定和亲缘关系分析中的应用

 利用反向序列标签重复技术( inverse sequence-tagged repeat, ISTR) , 对柿属7个种, 包括柿(Diospyros kaki Thunb. ) 、君迁子(D. lotus L. ) 、浙江柿(D. glaucifolia Metc. ) 、油柿(D. oleifera Cheng. ) 、金枣柿(D. sp. ) 、老鸦柿(D. rhombifolia Hemsl. ) 和美洲柿(D. virginiana L. ) 共32个基因型进行了种质鉴定和亲缘关系研究。结果表明: ISTR可区分供试柿属植物中的30份; ISTR能够很好地适用于柿属植物亲缘关系分析; 供试的中国与日本原产柿种质分别聚类; 新发现的中国甜柿变异类型与日本甜柿的亲缘关系较远且存在较丰富的遗传变异, 可能是潜在的育种资源。ISTR标记可在柿属植物种质资源鉴定和亲缘关系分析中更广泛地应用。     

基于神经网络逆控制方法的水轮发电机组非线性控制器仿真研究

基于水轮发电机组刚性水击模型和神经网络逆系统控制方法,在分析励磁与导叶系统可逆性的基础上提出了一种新的水轮发电机组解耦控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明该控制策略较好的解决了水轮发电机组控制时存在的多变量、非线性、强耦合问题;实现了系统的动态解耦控制,具有较好的适应性和鲁棒性,因此可有效增强输电系统的暂态稳定性.     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

运行参数对倒伞曝气机曝气性能影响试验

转速、浸没深度和液位高度对倒伞曝气机曝气性能的影响较大,为了研究各影响参数协同作用下倒伞曝气机曝气性能的变化情况,该文通过试验研究了不同转速、浸没深度和液位高度对曝气性能的影响。研究表明:在相同转速时随着运行时间的增加曝气池溶解氧浓度随之增大,但增幅逐渐降低;随着转速的增加,叶轮对水的做功能力增强,提高了水面的湍动强度及水面下的复氧强度,进而缩短了曝气池达到氧饱和的时间,转速为300 r/min达到氧饱和的时间比150 r/min缩短了约57%。转速、浸没深度和液位高度的改变均会极大地影响倒伞曝气机的性能:转速的增加能够提升倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力,但对于标准动力效率的提升有一个上限值,该上限值与浸没深度有关;倒伞曝气机低速运行时,浸没深度和液位高度对标准氧总转移系数和标准充氧能力的影响较小。液位高度的增加会加大倒伞曝气机的标准充氧能力和标准动力效率,但是相同液位高度下,随着转速的增加标准动力效率增幅明显小于标准充氧能力增幅,当液位高度为250 mm时,转速从150增加到300 r/min,标准充氧能力值提高2.91倍而标准动力效率提高1.22倍。该研究可为倒伞曝气机的经济运行提供参考。     

基于支持向量机的土壤主要盐分离子高光谱反演模型

快速、无损、定量地获取土壤盐分离子组成及含量是盐渍化土壤治理、改良和利用的重要依据。以新疆盐渍化土壤为研究对象,应用高光谱分析技术获取不同区域土壤盐分离子的特征光谱,在对光谱数据去噪、数据变换基础上分析了鲜样(T1)、风干(T2)和干燥(T3)3类土壤,过2、1、0.15 mm筛处理对离子含量光谱拟合模型精度的影响,建立了基于支持向量机的土壤主要盐分离子光谱反演模型,并对模型的精度和普适性进行了检验。结果表明:土壤原始特征光谱与盐分离子含量均不存在显著相关性,最大相关系数为Na+的0.41;通过光谱数据变换能够明显增强特征波段与离子含量的相关性,K+、Na+、Mg2+、Ca2+、SO_4~(2-)、Cl-和HCO-3的最优变换形式分别为(lgR)'、(lgR)'、R'、(lgR)'、CR、R'和CR,T1处理构建的拟合模型均不能很好地反演离子含量,T3处理的模型估测精度优于T2,土壤粒径越细对土壤离子含量的光谱反演效果越好。分析各处理模型的决定系数和标准误差表明,经T3处理、过0.15 mm筛所构建的离子拟合模型预测精度最高,其中K~+、Na~+、Ca2+和SO_4~(2-)的RPD分别为2.153、2.674 5、2.051和2.786 4,以未参与建模和检验的石河子垦区土样对4种离子模型的普适性检验,其R2分别为0.621 4、0.689 7、0.614 4和0.650 7,说明构建的模型适于估算该区域土壤K+、Na+、Ca2+和SO_4~(2-)的含量。     

基于逆运动学降维求解与YOLO v4的果实采摘系统研究

为提高采摘设备的执行效率,采用六自由度机械臂、树莓派、Android手机端和服务器设计了一种智能果实采摘系统,该系统可自动识别不同种类的水果,并实现自动采摘,可通过手机端远程控制采摘设备的起始和停止,并远程查看实时采摘视频。提出通过降低自由度和使用二维坐标系来实现三维坐标系中机械臂逆运动学的求解过程,从而避免了大量的矩阵运算,使机械臂逆运动学求解过程更加简捷。利用Matlab中的Robotic Toolbox进行机械臂三维建模仿真,验证了降维求解的可行性。在果实采摘流程中,为了使机械臂运动轨迹更加稳定与协调,采用五项式插值法对机械臂进行运动轨迹规划控制。基于Darknet深度学习框架的YOLO v4目标检测识别算法进行果实目标检测和像素定位,在Ubuntu 19.10操作系统中使用2000幅图像作为训练集,分别对不同种类的果实进行识别模型训练,在GPU环境下进行测试,结果表明,每种果实识别的准确率均在94%以上,单次果实采摘的时间约为17s。经过实际测试,该系统具有良好的稳定性、实时性以及对果实采摘的准确性。     

一种基于微分进化的采摘机器人运动反解方法

针对传统的采摘机器人运动反解求法的求解过程过于繁琐及自适应性等不足,提出了一种基于微分进化的采摘机器人运动反解求取方法。该方法首先利用采摘机器人运动正解方程构造出求解采摘机器人运动反解的目标函数,然后运用微分进化算法的泛化性和自适应性对该目标函数进行优化处理,从而求解出采摘机器人运动反解。同时,为了分析该方法的性能,还分别对传统的采摘机器人运动反解和基于微分进化的采摘机器人运动反解进行了对比试验,从而验证了该方法的有效性和鲁棒性。